一种基于压缩感知的间歇采样干扰新方法

针对压缩感知理论应用于大时宽带宽积信号转发干扰时所存在的干扰时效性不强、原子库数据量庞大的问题,设计了固定的波形匹配原子库和降调频采样矩阵,并提出一种降调频逼近算法,用以实现间歇采样转发干扰。通过仿真实验对奈奎斯特采样、Chirplet原子库、本文波形匹配原子库等3种方法进行效果对比,验证了本文研究方法在具备较强干扰时效性的基础上,可以实现原子库复用,有效降低原子数量。     

基于SIFT特征的SAR图像飞机目标匹配分类方法研究

随着合成孔径雷达成像技术的发展,SAR图像的数据处理和图像分类识别工作成为近年来研究的热点。由于SAR图像固有的特征,使得SAR图像的匹配分类不能直接使用光学遥感图像自动匹配。针对SAR图像自身的特性,提出了基于图像特征中保持不变的特性,作为两幅图像的参考信息进行配准。该方法在图像中选取了表示某些特征的参考点,提取图像的特征,利用特征计算空间变换参数。采用基于SIFT特征匹配的分类方法对飞机目标进行分类,仿真结果表明,在对3种类型的飞机进行分类的情况下,本文方法取得了较好的匹配结果,证明了算法的有效性。     

欺骗目标仿真SAR图像可信度评估方法

针对宽带合成孔径雷达欺骗干扰图像源生成及其效果评估问题,对典型目标进行三维建模和电磁散射特征计算,利用二维成像算法构建了欺骗目标仿真SAR图像的预估模板库,在此基础上,利用图像质量和相似度对欺骗图像进行可信度评估,提出了基于散射强点旋转相关和纹理特征匹配的图像相似度评估指标,建立了仿真SAR图像可信度评估指标体系和综合评价模型,通过仿真实验对模型的有效性进行了验证。     

基于稀疏系数特征的压缩感知信号检测算法

基于压缩感知理论我们可以直接处理少量的压缩采样数据从而完成感兴趣目标信号的检测任务。目前经典的压缩感知信号检测算法中,作为判决依据的特征值仅利用稀疏系数的幅值信息,而且这种算法的阈值选择通常需要消耗大量的时间。针对这个问题,提出一种基于稀疏系数特征信息的检测算法,算法充分利用稀疏系数的幅值信息和位置信息,根据部分重构得到的稀疏系数特征信息相关性完成目标信号的检测。实验结果表明,与原算法相比,该算法在保证检测性能的同时大大缩减了检测时间。     

一种基于压缩感知的宽带SAR信号侦察方法

针对SAR信号侦察中大带宽带来的高采样率和大数据量问题,将压缩感知理论应用到SAR最常用的线性调频信号频率估计中。根据LFM信号参数可稀疏特性构建了过完备冗余字典,在压缩域利用正交匹配追踪算法进行频率估计。在获得信号频率参数高精度估计的同时,大大减少了采样率以及数据量。仿真实验证明了该方法用于宽带SAR信号侦察的可行性和有效性,特别在多信源、低采样数以及低信噪比情况下仍具有较高的估计精度。     

自适应联合时频方法在ISAR成像中的应用与改进

自适应联合时频方法应用于逆合成孔径雷达成像中,可以估计运动目标回波相位参数实现精确成像,但其应用受到假设条件的限制而逐渐不能满足复杂运动目标高分辨成像的需求。首先介绍自适应联合时频方法的成像原理及研究现状;然后深入分析经典自适应联合时频方法的不足并提出一种改进方法;最后通过对比不同方法对实测数据的成像效果,验证改进方法的有效性。     

基于压缩感知的LFM雷达转发干扰方法

首先指出压缩感知理论是突破目前超宽带系统干扰技术发展困境的方向之一,介绍了压缩感知理论在LFM信号处理中的应用,然后提出基于压缩感知的转发干扰系统结构和工作流程,给出了假目标欺骗干扰、密集假目标干扰和灵巧噪声干扰等三种干扰信号生成方法.最后对这三种方式进行仿真对比分析,结果表明了此干扰方法的可行性和有效性.     

基于压缩感知的SAR宽带干扰抑制方法

压缩感知合成孔径雷达成像能够利用较少的观测数据清晰的恢复目标图像,但当回波中存在宽带压制干扰时,会严重破坏场景稀疏性,造成成像质量恶化。研究了一种基于选择性测量的自适应压缩感知宽带压制干扰抑制方法,通过构造一种压缩域投影滤波器并结合噪声联合检测算法,自适应感知干扰的位置信息,对合成孔径雷达（SAR）回波信号进行选择性测量,从“源头”上避免了干扰对SAR目标回波信号稀疏性的影响。仿真结果表明,该方法在减少SAR系统处理数据量的同时,使SAR成像质量明显提高,证明了该方法的有效性。